简而言之,人工智能不是一个确定性界面,相同的提示可以产生不同的答案,你的核心问题从“我们如何构建它?”转到“我们能否可靠地和安全地为用户提供它?”这里有一个实用的教程,包含步骤,示例和检查列表。 用数据开始(或者一切都崩溃) 坏输入 →坏AI.作为一名设计师,你可以塑造产品如何收集和使用优质输入。 检查你的数据在5个轴: 
 
 
 
 
 
 准确性:验证,线索,受控的词汇(例如,在自由文本上放下)。 完整性:我们是否收集足以解决任务?(必要的字段 +“为什么重要?”) 一致性:日期、货币、单位的统一格式。 新鲜度:及时更新?“更新于 N 分钟前”指标。 独特性: dedupe;警告“这看起来像一个重复。 设计师移动: 
 
 
 
 格式布局有明确的错误状态和正确输入的示例。 微副本:为什么需要一个字段以及如何填写它。 “需要许可 / 数据”屏幕显示最短的路径。 调整设计过程:设计输出和“坏案例” 在AI产品中,你不仅设计屏幕,还设计可接受的答案,以及当答案不好时会发生什么。 定义一个北方星: “助理在3秒内编写80%的电子邮件,用户编辑不到5%。 设计输出: 
 
 
 
 
 Specify answer format (tone, length, structure). 
 
 
 
 
 
 Map new states: —  : a clear progress cue for ~1–3s. Thinking —  : “Not sure. Refine the request?” + quick actions. Low confidence —  : “Found nothing. What’s most important?” + filters. Empty/poor answer —  : a simple onboarding flow. Missing data/permissions 收费限制: 
 
 
 
 延迟:如果需要 >2-3s,我们会显示什么? 成本:在哪里我们需要“在运行前确认”(昂贵的操作)? 隐私:我们提供哪些警告/匿名化? 提示是设计资产:保持模板,版本和好 / 坏输入的示例。 从第一天开始设计失败 开始使用真实的数据,而不是理想化的示例。将隐藏混乱的输出的磨练模型只会误导你;一个显示实际答案和缺陷的简单表更有价值。把第一次发射看作是一次实验,而不是一轮胜利。将特征旗背后运送到一个小群体,运行一个A/B或黑暗发射,并事先同意“红线”:如果质量低于一个门槛,如果p95延迟超过你的目标,或者如果成本飙升,该特征会使自己无戏剧地失效。测量那些重要的结果,而不仅仅是点击。跟踪用户获得有用的结果需要多长时间,他们编辑了人工智能的输出,以及他们如何频繁地切换出特征或返回旧路径。把快速反馈放在答案出现的位置上 人体循环:决定人们干预的地方 相同的模型可以像教练或自动驾驶员一样行事;不同之处在于你将人为控制放在哪里。在设置过程中,定义自主级别 - 只建议,自动填充与审查,或自动应用 - 并为团队提供工具以使用术语字典和区块清单来塑造行为。在使用过程中,需要预览和明确的“应用”当信心较低时,并设置门槛,以便边界案例升级进行审查而不是跳过。 建立信任明确,而不是“最终” 信任是设计任务. 显示旧和新结果并行,以便人们可以对相同的输入进行比较。 在早期几周内保持默认的监督,并提供可见的“关闭AI”控制,以减少焦虑。 解释系统做了什么以及为什么:引用来源,显示信心,并在可能的情况下提供简短的推理。 轻松进行反馈并证明它改变了行为。 最重要的是,在接口本身中表面 ROI - 每项任务节省了数分钟,更少的手动编辑 - 以便用户感受到好处,而不仅仅是听到它。 期待较慢的收养曲线 人工智能功能需要更长的时间来坚持:客户清理数据,设置访问,调整工作流程,并内部“出售”价值。 有用的模式 That work: 
 
 
 
 像素上的内容:先获得可靠的答案,然后扫描用户界面。 自主性梯度:建议 →自动填充 →自动应用在信心 > X%。 校准风险:在敏感的流动中,优先准确性(不回答比错误更好)。 反模式: 
 
 
 
 “一个闪亮的模型会修复它”没有真实的数据,结论是错误的。 一个提示来统治他们所有. 您需要特定场景的模板和防护栏。 船到每个人一次. 没有旗帜,回归隐藏。 预先发布小型检查清单 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 用户价值的北星指数(什么以及多少) 输入通过5点数据检查;现有新鲜度/深度监控 错误状态定义:加载,低信心,空结果,缺少权限。 门槛设置:何时需要确认 vs. 自动应用。 功能旗,黑暗启动,并启用审计日志。 基准指标:响应质量,p95延迟,每项行动的估计成本。 用户界面中的解释性(来源/为什么),包括信任指标。 禁用/拒绝控制和简单的反馈; SLA 对反馈采取行动。 快速为用户准备的模板和示例。 迭代过程清晰:谁编辑提示 / 策略,并根据哪些信号。 快速语法(简单英语) 
 
 
 
 
 
 假正面:AI说“是”,现实是“不”。 假负数:AI说“不”,现实是“是”。 信心:模型的自尊,使用自动应用的门槛。 p95延迟:95%的响应比这个时间更快(比平均更有用)。 数据流动:输入随着时间的推移而变化,质量下降 - 监视和重新训练 / 更新。 底线 你的工作是围绕一个概率核心设计稳定性,控制和信任,用真实的数据构建,定义好和坏的答案是什么样子,假设失败并计划它,将人类放在正确的控制点上,并用数字证明价值。

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AI UX ≠ Classic UX:设计师的实用指南

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